说明：应用背景对于学习DMC动态矩阵算法有学习借鉴的价值，案例的系统模型是一个高阶传递函数，可自行更改，本人亲自调试，没有错误，应用与算法学习关键技术对于预测控制部分的动态矩阵控制的学习，很有帮助，其中程序的公式部分跟一般的普遍公式不同，我还不知道为什么这样

matlab 算法 控制 dmc 矩阵 预测 动态

说明：调试通过可以使用，PLS部分最小二乘工具箱,多元数据分析的主分量分析投影，阐述了负荷预测的应用研究,从先验概率中采样，计算权重，DC-DC部分采用定功率单环控制。

matlab

说明：在本演示中的 Windows 声卡用作数据采集装置。线性调频波形是奏出演讲者和同时被麦克风捕获。音高和渔获物之间的时间延迟表明分离的距离。使用信号处理概念 （交叉关联和希尔伯特前信封） 确定的时间延迟。图形用户界面，使操作简单。这个演示说明了基本原则 ；没有校准的距离，为精度。

matlab 演示 声卡

说明：该源码利用三帧差分法实现了运动目标的检测，比传统的帧差法效果要好，阈值可根据自己使用的视频自行调节。本压缩包没有相应的视频，需要自己载入，并重新设定位置。 

matlab 程序 差分法

说明：收发器uwb 802.15.3a。采用无线技术通信uwb802.15.3a，利用PPM和BPSK调制以及跳时码，实现rake接收机的误码率vs Eb/No。

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说明：基于负熵最大的独立分量分析，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,使用混沌与分形分析的例程，随机调制信号下的模拟ppm，微分方程组数值解方法，计算目标和海洋回波的功率谱密度。

说明：应用背景以往的状态估计器设计一般是基于一个参数固定的系统模型，如若工作状态变化，往往会引起模型的不匹配而引入较大误差。而IMM算法使用2个或更多的模型来描述工作过程中可能的状态，最后通过有效的加权融合进行系统状态估计，这就很好地克服了单模型不准确的问题。关键技术在机动目标跟踪中，交互式多模型(Int...

matlab IMM 卡尔曼 滤波

说明：利用强化学习的自适应动态规划中的值迭代和策略迭代方法，神经网络控制方法，LQR状态调节器最优控制方法，实现了三维倒立摆在飞行器上的稳定控制。鲁棒性很强，进行了高斯白噪声的扰动实验。

inverted neural Adaptive dynamic 策略迭代学习 策略迭代 matlab 策略迭代控制

说明：本仿真软件可以仿真波片对偏振光的相位调制过程。用户 可以通过改变波片的类型，波片长轴与 X 轴的夹角，起偏器透 光与 X 轴的夹角，检偏器透光轴与 X 轴的夹角等参数，来观察 屏上光强及透过波片后的偏振光的信息。  建议在 Matlab2008a 或以上平台上运行本软件。

仿真波片 偏振光相位 波片 波片长轴 起偏器透光 检偏器透光轴 光强 偏振光

说明：产生64QAM基带通信系统发射机：基带成型滤波采用3种方式1）采用每个符号调制一个成型滤波函数，然后将各个函数进行时域叠加的方法；2）采用信号与低通滤波器响应函数卷积的方法；3） matlab自带的升余弦函数

64QAM 基带通信 发射机